11: Encontrar estructura en datos

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Uno de los aspectos más intrigantes de la quimiometría es la capacidad de descubrir y extraer información de un gran conjunto de datos que parece, a primera vista, carecer de cualquier orden definido. Y sin embargo, es probable que haya factores determinados que expliquen los datos. Considera un conjunto de datos que consiste en la concentración diaria de NOx —las cantidades combinadas de NO ₂ y de NO en el aire expresadas como µg/m ³ — en muestras de aire urbano. Aunque una gráfica de la concentración de NOx en función del tiempo probablemente parezca ruidosa, podemos identificar fácilmente variables que podrían afectar las mediciones diarias:

temperatura: necesitamos más energía en los días más fríos, lo que aumenta el uso de combustibles que generan emisiones de NOX
día de la semana: quizás más tráfico en días de trabajo que en fines de semana
condiciones atmosféricas: los vientos fuertes pueden dispersar las emisiones de NOx y el estancamiento puede concentrar las emisiones de
ubicación de los muestreadores de aire: los muestreadores en intersecciones concurridas pueden dar resultados diferentes de los muestreadores ubicados en los parques de la ciudad

Los métodos quimiométricos introducidos en este capíto—análisis de conglomerados, análisis de componentes principales y regresión lineal multivariada— proporcionan formas de sondear los factores subyacentes que proporcionan estructura a nuestros datos.